今天小編分享的互聯網經驗：“舊趨勢”退場，大模型稱王，歡迎閱讀。
撰文 | 李信馬
題圖 | WAIC
為期 3 天的世界人工智能大會（WAIC）落下了帷幕，據官方統計，截止到 7 月 8 日下午 3 點，大會的專業觀眾到場總人次達到 17.7 萬，全網曝光量達到 64.1 億次，項目投資總額達到 288 億元。
相比去年，今年的 WAIC 到場人數大幅增長（去年線下僅有 3 萬人參會），這其中也有場地增加的原因，今年 WAIC 在上海世博中心和世博展覽館之外，還新設了徐匯、張江、闵行以及上海世博酒店等分會場，有超過 400 家企業參展，幾乎是去年參展企業數量的兩倍。
而在生成式 AI 的熱度持續近半年後，觀眾們的熱情也被徹底引燃，會場外，排着長達百米的隊伍，會場内，也是摩肩接踵。甚至連會場周邊的咖啡館，都擠滿了聊天的參會者。
如果找一個詞來概括這屆 WAIC 大會，那一定是 " 大模型 "，本屆 WAIC 的主題就是 " 智聯世界 生成未來 "。
走在大會的展區中，每個人都能明顯感受到，人工智能發展趨勢的變化。比如上一屆，WAIC 的主題是 " 智聯世界 元生無界 "，但是當時的熱點趨勢 " 元宇宙 "，在本屆 WAIC 上，風頭已經完全被大模型搶走；另一個稍顯落寞的趨勢就是 " 自動駕駛 "，2021 年的 WAIC 上，圖森未來、嬴徹科技和小馬智行來三家自動駕駛企業，曾在 H1 館相鄰的展區上，各自擺上自家的大型卡車，而在今年的 H1 館中，三家中卻只剩下圖森未來了，和自動駕駛相關的演講和論壇，也基本轉移到了張江分會場；至于機器視覺，早在 2021 年，被稱為 "AI 四小龍 " 的商湯、曠視、依圖和雲從，就只有商湯還在參會。
相對來說還堅挺的是 " 機器人 "，開幕式上，受邀演講的馬斯克大談特斯拉機器人的進展，會場中特斯拉展位上的機器人，也受到了觀眾的歡迎，參展企業中，帶着人型機器人、機器狗、清潔機器人、物流機器人來參會的也不在少數。
圖片來源：WAIC
除了參展企業的變化，企業所努力展示的内容，也都在明顯向大模型靠攏。比如機器視覺起家的商湯，本次大會上最重要的發布，是宣布 " 日日新 " 大模型全面更新；在多個人工智能領網域都有所建樹的百度，在其參會的全體論壇和五個分論壇中，五個與大模型内容強相關，只有最後一個是智能駕駛分論壇；專注于 AI 決策領網域的第四範式，也在 WAIC 上帶來了他們的 " 式說 " 大模型，并首次公開展示。
此外，本次 WAIC 還出現了為數不少的芯片和算力展區，比如華為雲、燧原科技、還有百度的昆侖芯，同樣是和大模型緊密相連。
據統計，本屆 WAIC，企業帶來的大模型總數已經超過了 30 個，不久前發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》曾統計中國參數在 10 億規模以上的大模型已發布了 79 個，以這個速度推測，破百就在不久後。
如此多的大模型同台競技，很難不讓人產生 " 亂花漸欲迷人眼 " 的感覺，而且參展企業，也是不約而同地展示了與 AI 聊天對話或是 " 文生圖 " 這些大模型基操，不禁讓人覺得有些審美疲勞，久違地回憶起了曾經中國互聯網的 " 野蠻生長 "。考慮到目前還沒有規模化應用的大模型，眼下的情形，就像是幾十個車廠都推出了概念車，卻沒有一個能量產的。
在 7 月 7 日，中國信通院發布了《2023 大模型和 AIGC 產業圖譜》，将大模型和 AIGC 產業鏈上下遊進行了梳理，抽成了行業應用、產品服務、模型與工具和基礎層四個主要部分。
圖片來源：中國信通院
而具體到大模型（算法模型），則抽成了兩大類：通用大模型和垂類大模型。簡單來理解，通用大模型是具有大規模參數體量的大模型，是基礎設施，但不解決行業具體問題；而垂類大模型是在開源大模型的基礎上，針對垂直行業進行大模型建設和應用。
圖片來源：中國信通院
但即使在同一大類中，大模型也是有各自的路線和特點。本屆 WAIC 評選出了 9 大 " 鎮館之寶 "，唯一入選的大模型就是百度的文心一言。作為國產大模型的領頭羊，目前文心大模型已經更新到 3.5 版本，百度首席技術官王海峰表示，相比之前模型的效果提升了 50%，訓練速度提升 2 倍，推理速度提升 30 倍，未來還将發布更多的百度官方和第三方插件，同時逐步開放插件生态。
有趣的是，百度還特意将總部的專利牆在展台復制了一面，仿佛在宣示 " 我的技術最強 "，考慮到百度已經連續五年 AI 專利申請和授予量全國第一，似乎也沒什麼不對。
同樣受到熱捧的還有阿裡雲的通義千問，會上，阿裡雲發布了 AI 繪畫創作大模型通義萬相，并開啟定向邀測。不過，更多被提到的是 MaaS（Model as a Service，模型即服務）理念，在開發者生态層，阿裡發起的大模型開源社區——魔搭，目前集聚了 180 多萬 AI 開發者和 900 多個優質 AI 模型。這個社區，就像一個開源的大模型集市，據阿裡雲稱，目前模型貢獻者基本覆蓋國内大模型賽道核心玩家，如百川智能、哔哩哔哩、IDEA 研究院、蘭丁股份、瀾舟科技等，貢獻了 30 多個 10 億以上參數規模大模型。用阿裡雲 CTO 周靖人的話來說：" 把促進中國大模型生态的繁榮作為首要目标。"
圖片來源：阿裡雲
大模型領網域的另一個重要玩家——華為雲，在發布盤古大模型 3.0 的同時，仿佛群嘲一般喊出了 " 盤古大模型不作詩、只做事 "。而且與其他大模型不同，盤古大模型 3.0 包括 "5+N+X" 三層架構，L0 層包括自然語言、視覺、多模态、預測、科學計算五個基礎大模型；L1 層是 N 個行業大模型，既可以提供使用行業公開數據訓練的行業通用大模型，也可以基于行業客戶的自有數據訓練專有大模型；L2 層則提供了更多細化場景的模型，比如政務熱線、網點助手、先導藥物篩選、傳送帶異物檢測等。
不難發現，盤古大模型既包涵通用大模型，也包含垂類大模型，甚至中小模型也囊括在内。而另一重要發布——昇騰 AI 雲服務，單集群提供 2000P Flops 算力，明顯是想做大模型的 " 賣水人 "。華為可能不想寫詩，但大模型 ToB（企業級服務）的錢，卻很想賺到。
同樣作為國内頂級的互聯網公司，騰訊的大模型卻被劃分到了垂類大模型中，似乎有點 " 不思進取 "。不過，騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群 CEO 湯道生在演講中明确表示，對企業來說，基于行業大模型，構建自己的專屬模型，是更優的選項。
" 通用大模型可以在 100 個場景中，解決 70%-80% 的問題，但未必能 100% 滿足企業某個場景的需求。" 湯道生說。和阿裡雲類似，騰訊雲最近也公布了 MaaS 服務全景圖，推出了基于騰訊雲 TI 平台的行業大模型精選商店，提供 10 大行業，50 多個解決方案，還有行業大模型精調解決方案。
比起聊天、作圖等應用，ToB 的錢顯然更吸引大模型廠商。雖然技術還在不斷迭代中，但廠商已經做好了行業化和商業化的準備。這一機會，即使體量較小的廠商也不肯放過，只是大廠有實力做通用大模型，乃至像華為一樣上下遊通吃，而有的廠商更傾向于直接做垂類的行業大模型。比如第四範式的 " 式說 "，同樣是定位為 ToB 領網域的多模态大模型，在零售門店管理、房產中介、等細分場景已經有了初步的落地。
不過，目前還有兩個問題在限制大模型的發展，其一是成本，即使是行業或專屬大模型，也需要至少千萬以上的預算，大模型距離普及還有較遠的距離。其次，對大模型安全性的擔憂，正如清華大學人工智能研究院名譽院長、中國科學院院士張钹在 WAIC 論壇上時表示的，現在的人工智能技術是不安全的，不可靠的，也是不可信的。
如何保證大模型安全、好用，成本還低廉，這是近百個大模型未來真正需要解決的問題。希望明年的 WAIC 上，我們能看到大模型發展的答案，而不是變成又一個 " 黯淡的舊趨勢 "。
